Google'ın OpenAI'a karşı en büyük kozu: GeminiAI'la ilgili bilinenler

Teknoloji devinin en verimli üretken yapay zeka modeli

OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
TT

Google'ın OpenAI'a karşı en büyük kozu: GeminiAI'la ilgili bilinenler

OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)
OpenAI'ın GPT-3,5'i piyasaya sürmesinden sadece bir yıl sonra GeminiAI'ın gelmesi analistlere bunun aceleci bir iş olduğunu düşündürdü (Google)

Google, bugüne kadar ürettiği en yetenekli yapay zeka modelini duyurdu.

GeminiAI adlı model, Google'ın ABD'li yapay zeka firması OpenAI'ın geliştirdiği ChatGPT'ye karşı en büyük kozu olarak görülüyor.

Gemini; Ultra, Pro ve Nano olmak üzere üç farklı optimizasyona sahip. Böylece veri merkezlerinden mobil cihazlara kadar pek çok farklı seviyede ihtiyacı karşılayabilmesi için tasarlandı.

Çok daha karmaşık görevler için en büyük model olan Gemini Ultra kullanılabilir. Çeşitli görevlerde Gemini Pro'nun kullanılması öngörülürken, mobil cihazlarda en verimli model de Gemini Nano olarak görülüyor.

Kurumsal müşteriler için Gemini Pro

Dün çevrimiçi basın toplantısı düzenleyen Google araştırmacıları, Gemini 1.0 diye anılan sürümün kapasitesine dair genel bir özet sundu.

Buna göre Gemini Ultra, Gemini'ın amiral gemisi modeli. Pro ise daha "hafif" bir model.

Gemini Pro'yu denemek için en kolay yer Google'ın ChatGPT'ye rakip olan sohbet botu Bard. Sohbet botu dün itibarıyla Gemini Pro'nun ince ayarlı bir sürümüyle desteklenmeye başladı.

Google Asistan ve Bard Genel Müdürü Sissie Hsiao, ince ayarlı Gemini Pro'nun, Bard'ın ardındaki önceki modele kıyasla daha gelişmiş muhakeme, planlama ve anlama yetenekleri sunduğunu söyledi.

Öte yandan bu iyileştirmelerin hiçbiri bağımsız gazeteciler tarafından doğrulanamadı. Zira Google, muhabirlerin modelleri tanıtılmadan önce test etmelerine izin vermedi ve basın toplantısı sırasında canlı demolar da göstermedi.

Gemini Pro ayrıca Google'ın makine öğrenimi platformu Vertex AI'ı kullanan kurumsal müşteriler için de 13 Aralık'ta piyasaya sürülecek.

Mobil cihazlar için Gemini Nano

Nano modeliyse mobil cihazlarda çalışacak şekilde saflaştırılmış.

Gemini Nano, şimdilik Android 14'e özel olarak, Google'ın kısa süre önce yayınladığı AI Core uygulaması aracılığıyla kullanıcıya sunulacak.

Modeli uygulamalarına dahil etmek isteyen Android geliştiricileri, programa erkenden kısa bir göz atmak için kaydolabiliyor.

Model, ilk olarak Google'ın Pixel 8 Pro'sunda ve gelecekte diğer Android cihazlarda kullanılabilecek. Modelin özetleme ve mesajlaşma uygulamalarında yanıtlar oluşturmak üzere kullanılabileceği düşünülüyor.

ChatGPT'den daha mı yetenekli?

Hsiao'nun sunumunda Gemini Pro'nun içeriği özetleme, beyin fırtınası yapma ve yazma gibi görevlerde OpenAI'ın GPT-3,5 modelinden daha yetenekli olduğu savunuldu.

Ayrıca ilkokul seviyesinde matematik yeteneğinin de daha iyi olduğu iddia edildi.

OpenAI, GPT-3,5 modelini geçen yıl piyasaya sürmüştü.

Bu noktada Gemini Ultra modeli de OpenAI'ın dil modelinin son sürümü GPT-4'le kıyaslanıyor.

Google'ın yapay zeka yan şirketi DeepMind'ın ürün başkan yardımcısı Eli Collins, Gemini Ultra'nın metin, görsel, ses ve kodlardaki "incelikli" bilgileri kavrayabildiğini söyledi.

Collins modelin özellikle de matematik ve fizik gibi "karmaşık" konularla ilgili soruları yanıtlayabildiğini iddia ediyor.

Buna göre Gemini Ultra, konuşmaları da yazıya dökebiliyor ve ses ya da videolarla ilgili soruları (örneğin "Bu videoda neler söyleniyor?") yanıtlayabiliyor.

Google, Gemini Pro'nun halka sunulmadan önce bir dizi standart için karşılaştırma testinden geçirildiğini ve bu testlerin 8'inden 6'sında GPT-3,5'ten daha iyi performans gösterdiğini söylüyor.

Öte yandan Google, Gemini modelini eğitmede kullanılan verilerin nasıl toplandığı ve nereden geldiği gibi soruları yanıtlamayı defalarca reddetti.

Collins, verilerin en azından bir kısmının halka açık internet kaynaklarından geldiğini ve Google'ın bunları inceleyerek kaliteli verileri ayrıştırdığını, uygunsuz olanlarınsa filtrelendiğini dile getirdi.

Gemini'ın eğitim verilerine farkında olmadan katkıda bulunmuş olabilecek içerik üreticilerinin telif isteyip istemeyeceğiyse bilinmiyor.

Şirketin en verimli üretken yapay zeka modeli

Dün yayımlanan teknik incelemeye göre Gemini Pro'nun eğitimi "birkaç hafta" sürdü. Gemini Ultra'nın eğitimiyse muhtemelen çok daha fazla vakit aldı.

Collins, Gemini'ın Google'ın bugüne kadarki "en verimli" büyük üretken yapay zeka modeli olduğunu söyledi. Metin, görüntü ve ses gibi çeşitli içerik türleri üretebilen yapay zeka sistemlerin tümüne üretken yapay zeka (generative AI) adı veriliyor. Bu teknoloji ilk kez 1960'larda sohbet botlarıyla tanıtılmıştı.

Collins ayrıca modelin maliyetinin de öncüllerine göre daha az olduğunu vurguladı.

Öte yandan onu eğitmek için kaç tane çip kullanıldığı ve tam olarak ne kadara mal olduğu açıklanmadı. Eğitim sürecinin çevresel etkisine de değinilmedi.

Daha önce araştırmacılar, GPT-4 boyutunda bir modelin eğitiminin 15 tondan fazla karbondioksit yaydığını ortaya çıkarmıştı. Bu yaklaşık bin Amerikalının yıllık emisyonuna eşdeğer.

Google'ın konuyla ilgili soruları yanıtlamayı reddetmesiyse merakı kamçılıyor.

Bard'ı nasıl güçlendirecek?

Gemini'ın Bard'a entegrasyonu iki aşamada gerçekleşecek. İlk etapta Bard, Gemini Pro'nun özel olarak ayarlanmış bir sürümüyle yükseltilecek.

Şirket 2024'te, Gemini Ultra'dan başlayarak kullanıcıların en iyi yapay zeka modeline erişmesini sağlayacak Bard Advanced'i tanıtacak.

Bard'ın Gemini Pro'lu sürümü ilk olarak dünya çapında 170'den fazla ülke ve bölgede İngilizce olarak kullanıma sunulacak. Yakın zamanda daha fazla dil desteği eklenmesi bekleniyor.

Yukarıda bahsi geçen basın toplantısında Hsiao, "Bu, Bard'ın lansmanından bu yana kalite alanında yaptığımız en büyük iyileştirme" dedi.

Hsiao, Gemini Pro'nun ilk olarak Bard'daki metin tabanlı istemleri güçlendireceğini, ancak gelecek aylarda çok modlu desteğe (metinler, görseller veya diğer yöntemler) erişebileceğini söyledi.

İnsanlardan iyi kod yazabilen AlphaCode

Google, Gemini üretken yapay zeka modelinin yanı sıra kod yazma aracının yeni sürümü AlphaCode 2'yi de duyurdu.

Bu modeli yaklaşık bir yıl önce Google'ın DeepMind laboratuvarı tanıtmıştı.

Programın daha önce katıldığı yarışmalarda insanlardan daha iyi kod yazabildiği görülmüştü. 

Nitekim AlphaCode 2'nin de Python, Java, C++ ve Go'nun da aralarında yer aldığı dillerde kodlama yapabildiği ve rakiplerin yüzden 85'inden daha iyi performans gösterdiği belirtildi.

Yeni sürümün Gemini modeliyle güçlendirildiği söyleniyor.

Independent Türkçe



Patlayarak gezegeni soğutan yanardağ 200 yıl sonra bulundu

 200 yıl önceki patlamanın Simuşir Adası'nda yaşandığı saptandı (Oleg Dirksen)
200 yıl önceki patlamanın Simuşir Adası'nda yaşandığı saptandı (Oleg Dirksen)
TT

Patlayarak gezegeni soğutan yanardağ 200 yıl sonra bulundu

 200 yıl önceki patlamanın Simuşir Adası'nda yaşandığı saptandı (Oleg Dirksen)
200 yıl önceki patlamanın Simuşir Adası'nda yaşandığı saptandı (Oleg Dirksen)

1831'de patlayarak gezegenin soğumasına yol açan yanardağ nihayet bulundu. 

19. yüzyılın en büyük volkanik patlamaları arasında sayılan bu olay, Kuzey Yarımküre'deki sıcaklıkların 1 derece düşmesine neden olmuştu. İklimin soğuması sonucu ekinler ölmüş ve çeşitli yerlerde kıtlıklar patlak vermişti. 

Ancak patlamanın hangi yanardağda gerçekleştiği bugüne kadar bilinmiyordu. 

Birleşik Krallık'taki Saint Andrews Üniversitesi'nden Dr. William Hutchison liderliğindeki araştırmacılar, Grönland buz örtüsüne hapsolan külleri analiz ederek yanardağı saptadı.

Bulguları hakemli dergi PNAS'te yayımlanan çalışmada yıkıcı olay, Rusya ve Japonya arasındaki Kuril Adaları'nda yer alan Zavaritski Yanardağı'yla ilişkilendirildi. 

Sismik faaliyetleri takip eden cihazlar ve alçak yörüngedeki uydular sayesinde bugün Dünya'nın herhangi bir yerinde yaşanan bir volkanik patlamayı tespit etmemek neredeyse imkansız.

Ancak yaklaşık 200 yıl önce, yerleşimin olmadığı uzak bir adadaki bu tür bir olayı saptamak epey zorlu bir iş olurdu. 

1831'deki patlama daha önce Filipinler'deki Babuyan Claro veya Akdeniz'deki Ferdinandea'yla ilişkilendirilmiş ancak bu teoriler, çalışmalarla desteklenememişti. 

Yeni araştırmayı yürüten ekip Grönland'daki buz çekirdeklerini inceleyerek sülfür miktarının, 1831'de Kuzey Yarımküre'de bir patlama yaşandığına işaret ettiğini buldu.
 

Görsel kaldırıldı.Zavaritski Kalderası muhtemelen 1831'deki patlamadan sonra oluştu (NASA)


Bilim insanları ayrıca kül ve 0,02 milimetreyi aşmayan uzunluktaki volkanik cam parçalarını analiz etti. 

Rusya ve Japonya'daki meslektaşlarıyla işbirliği yapan ekip, örneklerin Simuşir Adası'ndaki Zavaritski Kalderası'ndan alınanlarla eşleştiğini ortaya koydu. 

Dr. Hutchison "Laboratuvarda biri volkandan diğeri buz çekirdeğinden gelen iki kül örneğini analiz ettiğimiz an, gerçek bir eureka anıydı" diyerek ekliyor: 

Rakamların birebir eşleştiğine inanamadım. Daha sonra eşleşmenin gerçek olduğuna kendimi ikna etmek için uzun bir süre Kuril kayıtlarındaki patlamanın tarihini ve boyutunu araştırdım.

Adadaki kalderanın 1700'le 1900 arasında oluştuğu tespit edildi. Bilim insanları bu volkanik çöküntüye 1831'deki olayın yol açtığını düşünüyor. 

Yeni bulgularından önce Zavaritski'de bilinen son patlama MÖ 800'de gerçekleşmişti.

Çalışma, ücra bölgelerdeki yanardağların yakından takip edilmesi gerektiğine de dikkat çekiyor.

Dr. Hutchison, "Bunun gibi çok sayıda yanardağ var ve bu da bir sonraki büyük patlamanın ne zaman veya nerede meydana gelebileceğini tahmin etmenin ne kadar zor olacağını vurguluyor" diyerek ekliyor:

Bilim insanları ve toplum olarak 1831'deki gibi büyük bir patlama gerçekleştiğinde uluslararası yanıtı nasıl koordine edeceğimizi düşünmemiz gerekiyor.

Independent Türkçe, Science Alert, CNN, PNAS